アマチュア驚き屋のきしだです。 ChatGPTが画像入力に対応するよという話があって、来週くらいに使えるようになるかなーと思ったら、もう使えるようになってました。 で、写真から「カレー食べてる男の人です」くらいを言えるイメージで試してたら、なんかふつうに画面設計やクラス図からコードを書いていてびっくりしてしまいました。 まあ、起きたらこういうのが来てたわけですね。 で、まあ試してみて「あぁ、いままでのマルチモーダルよりちゃんと画像認識してるなー」くらいに思ったわけです。 で、NetBeansでの画面設計を読ませてみたらこう。 こういうコードが生成されました。 import javax.swing.*; import java.awt.*; public class SimpleForm { public static void main(String[] args) { JFrame fr
リンク TBS NEWS DIG 「こわい、この授乳室」道の駅で設置始まる“段ボール授乳室”に賛否、鍵がない&屋根もない…【Nスタ解説】 | TBS NEWS DIG (1ページ) 道の駅に設置された授乳室に賛否の声です。授乳室は段ボール製で「こわい、この授乳室」など、厳しい意見も寄せられています。山内あゆキャスター:設置されたのは島根・松江市の道の駅「秋鹿なぎさ公園」の中にあ… (1ページ) リンク www.itanocw.co.jp オリジナル開発製品のご紹介|株式会社板野紙工(イタノシコウ) 紙製ノベルティ、販促品、ダンボール工作家具、輸送箱、緩衝材など、あらゆる紙製品をオリジナル設計にてお応えいたします。
Agile Journeyをご覧のみなさん、はじめまして。株式会社リンクアンドモチベーションの川津(@KawatsuYusuke)です。こちらの記事では主に私たちがFour Keys メトリクスを元に、開発生産性向上を目指した活動に関する話題についてお伝えします。 と言っても、『LeanとDevOpsの科学』をはじめ、Four Keysの運用に関するトピックはすでに多く語られています。また、Four Keysは便利なメトリクスであるがゆえに、ときに「Four Keysを改善する」という手段が目的化してしまうことがあります。本稿では主にこれから開発生産性向上に取り組もうとしている方に向けて、私たちの取り組みと、体験したアンチパターンをもとに、「Four Keys改善の取り組みには "なぜ?" が大事」についてお伝えします。 私たちの開発生産性向上のはじまりと、目指すべき状態の設定 Four
リーダーシップとマネジメントの違い 井上和幸氏(以下、井上):前半で話があった自律型4.0は、今日聞いておられるみなさんはたぶん好まれる方が多いと思うのですが、一方で、自律型では自分で決めていくことが求められたり、方向づけを自分でしないといけないとか、概ねすべてについて自責になります。 それは人によってはしんどいことで、どちらかというとまず「こうしていきなさい」と言ってもらったほうがやりやすい人はいると思います。 小杉俊哉氏(以下、小杉):そうですね。 井上:小杉さんもあると思うんですけど、僕らも次世代役員研修の時に一番根幹テーマになるのが、これまではあえて言えば1.0もしくは1.Xだったけど、「いや、それじゃ駄目だ」と。それを転換する役員陣になってほしいみたいな話は多いですね。 先ほど名前が挙がった会社もそれを継いでくれる1.0のリーダーが出てくればいいけど、たぶんほぼ無理です。 小杉:
1. データ分析の概要と目的 データ分析とは、大量のデータから有用な情報や知識を抽出するプロセスです。 このプロセスには、データの収集、前処理、探索、モデリング、評価、そして最終的な知識の抽出が含まれます。 データ分析の主な目的は以下の通りです ビジネスの意思決定をサポートする 新しい市場の機会を発見する 顧客の行動や傾向を理解する 製品やサービスの改善 予測や予測モデリングを行う 2. Pythonにおけるデータ分析のライブラリの紹介 Pythonはデータ分析のための多くのライブラリを持っています。 以下はその中でも特に人気のあるライブラリです Pandas: データの前処理や探索的データ分析に使用されるライブラリ NumPy: 数値計算を効率的に行うためのライブラリ Matplotlib & Seaborn: データの可視化に使用されるライブラリ Scikit-learn: 機械学習の
本稿は Ron Jeffries 氏によって書かれた次の記事の日本語翻訳です。著者に翻訳の許可を得て公開しています。 ronjeffries.com また本稿は DeepL Pro を使って下訳したものに手を加えています。日本語翻訳の不具合または誤訳については Ron Jeffries 氏ではなく、本稿のコメント欄にお願いします。 ここから本文です。 ストーリーポイント再考 私はストーリーポイントを発明したかもしれない。もしそうだったとしたら、いまは申し訳なかったと言いたい。ストーリーポイントに関する私の現在の考えを探ってみよう。少なくとも何人かは私の考えに興味をもっているでしょう。 もちろん、ストーリーは XP のアイディアであり、スクラムのアイディアではありません。どういうわけか、スクラムの実践者はこのアイディアを採用しています。公式のスクラムガイドではバックログアイテムに言及している
こんにちは。株式会社InnoScouter CTOの大西(Twitter: @monarisa_masa)です。 InnoScouterでは、開発手法として、スクラム開発に取り組んでいます。 今回は、「なんちゃってスクラム」に気づくためのコツ、というトピックで話していきたいと思います。 自分自身数年にわたり、他社の方から「スクラム開発やってる?」と聞かれたときに、「なんちゃってスクラムですかねぇ」と言い続けてきました。長らく「なんちゃって」状態だったのですが、最近個人的にそれを脱するタイミングを味わったので、その話をさせてください。 ※ そもそもスクラム開発をよく知らないという方にもわかるように、適宜スクラム開発自体の説明もしていきます。 この記事の対象読者 現在進行形で、スクラム開発をやっているが、なんか違いそうと感じている方 (前職などで)1度スクラム開発をやった経験はあるが、いまいち
凄いものが出てきてしまった。 ChatGPTの「Code Interpreter」が話題になったが、あれはあくまでクラウド上で動いているだけ。それを模してローカルで動作するようになった「Open Interpreter」は、衝撃的な成果である。 Open Interpreterのインストールは簡単。コマンド一発だ $ pip install open-interpreter起動も簡単 $ interpreter -yこれだけでOK。 あとはなんでもやってくれる。 たとえばどんなことができるのかというと、「AppleとMetaの株価の推移をグラフ化してくれ」と言うとネットから自動的に情報をとってきてPythonコード書いてグラフをプロットしてくれる。 凄いのは、ローカルで動くのでたとえばApplescriptを使ってmacOSで動いているアプリを直接起動したり操作したりできる。「Keynot
本稿は Gergely Orosz 氏によって書かれた次の記事の日本語翻訳です。著者に翻訳の許可を得て公開しています。 blog.pragmaticengineer.com また本稿は DeepL Pro を使って下訳したものに手を加えています。日本語翻訳の不具合または誤訳については Gergely Orosz 氏ではなく、本稿のコメント欄にお願いします。 著者も機械翻訳を下地にしたやり方に関心をもたれたようです。 The article translated to Japanese: https://t.co/4uynyyhm4E The author was transparent and noted that the article is a modification of an ML-translated article. This person managed to transl
若いメンバーが会社を辞める理由 梅原英哉氏(以下、梅原):先ほどの「つながり」という意味では、あるアンケートでは、最近の若い方たちが会社を辞める時、「ここにいても意味がない」と感じることが一番の理由として挙げられるということでした。 これも、つながりを感じられないというのですかね。自分の存在意義を見失った時に、「もうこの環境にいても意味がないから意味があるところを探したい」と去ってしまうのが、一番のトレンドだという話です。 小仁:おもしろいですね。今は意外とマズローの所属欲求的なところにフォーカスが当たっていたりするんですね。 梅原:そうです。だから、新型コロナウイルスの流行が追い打ちをかけたと思います。僕も最近、「そりゃそうだよね」と思ったんですけど、入社2年目の方々とリアルで研修をすると、「初めまして」と挨拶したりしているわけです。 小仁:そうですね(笑)。 梅原:Webでしか会ったこ
Goodpatchエンジニアの池澤です。デザインツール「Figma」のスタイルや値を、テキストエディタ「VS Code」上で閲覧できる「Figma for VS Code」機能拡張が2023年6月よりFigma公式から提供されています。 この記事ではその「Figma for VS Code」について、実際に試して感じたことをまとめてみました。 ※ Figma Dev ModeやFigma for VS Codeはまだベータ版で動作保証されておりません。また本記事の内容は個人が趣味で検証したことをご理解の上、自己責任にてご利用ください。 Figma for VS Codeとは 主な使い方 使用時のワンポイント Point1: Figmaのトークンの名前と値が確認できる Point2: FigmaのSectionやReady for devマークの有無はあまり気にしなくて良い Point3:
宇多田ヒカルがシーンに出てきたとき、有名ミュージシャンや評論家たちはその才能に驚き時代が変わったと騒いだが、俺にはその凄さがさっぱりわからなかった。 俺は8cmCDのビーイングやTKサウンドのノリのほうが好きだったが、当の小室哲哉が挫折感を口にしている。 とにかくAutomaticのなにがすごいのかがわからないがわからない。ヴォーカルが良いのはわかるがあの曲のどこが革新的なのかさっぱりわからなかった。一応言っておくと宇多田ヒカルが出てきたときは俺も若かった。 米津玄師もなにがすごいのかがわからない。紅白に出てたの観たけど、そんなに大騒ぎするほどかと思った。 YOASOBIはまだわかる。米津玄師はわからない。 こういうとき、疎外感というか、自分の音楽的センスの無さを痛感するが、やっぱりわからない。 みんなは、宇多田ヒカルや米津玄師のすごさはわかるの?
子どもを持つ共働き家庭が知っておきたい「防災」の知識について、東日本大震災で被災した経験を持つ、イラストレーターで防災士のアベナオミさんが紹介します。 地震などの災害時、学校や職場などバラバラの場所にいる家族が安全に避難するためには、それぞれがどう行動するか、子どもの安全をどう確保するか、家族間で事前にルールを決めておくことが大切だそう。 家族の連携をスムーズにするため、「防災の日」などの機会に確認しておきたい「防災対策のチェックリスト」と、非常食や防災グッズを見直す際のポイントを教えていただきました。 *** こんにちは。宮城県出身・在住のイラストレーター、アベナオミです。夫と共働きで、子どもは中学生・小学生・幼稚園児の2男1女です。 私たち家族は、長男が1歳7カ月の時に東日本大震災で被災しました。私はその経験から2016年に防災士の資格を取得し、防災対策の大切さを広める活動を続けていま
はじめに Web技術は日進月歩で新しい技術が増えているが、実務でそれらすべてを触る機会はない。そこで、今回の記事では2023年下半期に赤の他人に勧めたいWeb技術を個人の独断と偏見で解説する。 対象者 これから何をすればいいのかわからないプログラマー 新しい技術に興味があるひと スキルセットを拡大したいひと タイトルでなんとなく気になったひと フレームワーク FastAPI FastAPIはPythonでAPIを開発するために開発された軽量のWebフレームワークだ。FastAPIでは、主に以下の特徴がある。 Node.jsやGo言語に匹敵する高速なアプリケーションを開発できる 構造が簡単(Flaskの影響を受けている) Pythonに型定義を含められる 環境構築がコマンド一つで終了する 非同期処理を簡単に実装できる Pythonで開発されているので、機械学習との相性が抜群 RESTとGra
わ、去年2023-08-26にこの記事書いたんだね。まる1年だね。2024年版機械学習・データ分析の必須10冊+ガチ90冊+Next5冊=105冊書きましたよ。 【データ分析の必読10冊+差をつける10冊+100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本がご好評いただいてましたが古くなりごちゃごちゃしているので新たに作り直しました 本記事のめあて IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する(私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう)記事として書いております。 本記事作者の青木はバイオインフォマティクス(ゲノムデータのDB化中心・Perl・MySQL)からRで時系列分析→Pythonでデータ分析一般と業務をしてまいりました。 ですので研究者目的の本はありません。また、データ分析の基礎は主にRで学んだのですが、昨今の流行に合わせてPython本を中心に
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